KR102399685B1 - 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법 - Google Patents

열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법 Download PDF

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Abstract

열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법가 개시된다. 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성하는 실화상 카메라 모듈; 상기 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성하는 열화상 카메라 모듈; 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상 및 상기 열화상 카메라 모듈에 의해 생성된 열화상을 이용하여 상기 건물 외벽의 외벽 온도 분포를 파악하는 외벽 온도 분포 파악 모듈; 상기 외벽 온도 분포 파악 모듈에 의해 파악된 외벽 온도 분포를 이용하여 열적 이상 부위를 추출하는 열적 이상 부위 추출 모듈을 구성한다. 상술한 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법에 의하면, 실화상과 열화상을 이용하여 건물 외벽의 영역을 구분하여 온도 분포를 파악하도록 구성됨으로써, 건물 외벽의 창, 문, 차량, 실외기 등의 다양한 구성들의 존재에도 불구하고 정확한 열적 이상 부위를 찾아낼 수 있는 효과가 있다.

Description

열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법{SYSTEM FOR DETERMINING THERMAL ABNORMALITIES ON EXTERIOR WALLS OF BUILDING USING THERMAL IMAGE AND REAL IMAGE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 건물의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법에 관한 것이다.
건물 외벽에 단열이 잘 안되거나 열 손실이 발생하는 경우 그 열적 이상 부위를 통해 에너지 손실과 재실 쾌적성의 저하를 유발하게 된다.
이러한 열적 이상 부위를 찾아내기 위해 주로 열화상 카메라를 이용하고 있으나, 건물 외벽에는 창, 문, 차량, 실외기 등의 다양한 구성들이 배치되기 때문에 정확한 열적 이상 부위를 찾는 것이 쉽지 않다.
이러한 구성들은 동일한 환경에서도 서로 다른 온도 분포를 갖기 때문에 열적 이상 부위가 아닌 부위에 열적 이상이 발생한 것으로 판단하기도 한다.
이에, 열화상을 통해 정확한 열적 이상 부위를 찾아낼 수 있는 방안이 요구 된다.
공개특허공보 10-2020-0101727 등록특허공보 10-1238982
본 발명의 목적은 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템은, 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성하는 실화상 카메라 모듈; 상기 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성하는 열화상 카메라 모듈; 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상 및 상기 열화상 카메라 모듈에 의해 생성된 열화상을 이용하여 상기 건물 외벽의 외벽 온도 분포를 파악하는 외벽 온도 분포 파악 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 외벽 온도 분포 파악 모듈에 의해 파악된 외벽 온도 분포를 이용하여 열적 이상 부위를 추출하는 열적 이상 부위 추출 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 방법은, 실화상 카메라 모듈이 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성하는 단계; 열화상 카메라 모듈이 상기 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성하는 단계; 외벽 온도 분포 파악 모듈이 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상 및 상기 열화상 카메라 모듈에 의해 생성된 열화상을 이용하여 상기 건물 외벽의 외벽 온도 분포를 파악하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 열적 이상 부위 추출 모듈이 상기 외벽 온도 분포 파악 모듈에 의해 파악된 외벽 온도 분포를 이용하여 열적 이상 부위를 추출하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템과 그 방법에 의하면, 실화상과 열화상을 이용하여 건물 외벽의 영역을 구분하여 온도 분포를 파악하도록 구성됨으로써, 건물 외벽의 창, 문, 차량, 실외기 등의 다양한 구성들의 존재에도 불구하고 정확한 열적 이상 부위를 찾아낼 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 건물 외벽의 열적 이상 판단 프로세스의 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실화상의 구분 결과의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상의 온도 분포 및 임계 온도 설정에 관한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 외벽의 열적 이상 부위를 추출한 이미지의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 건물 외벽의 열적 이상 판단 프로세스의 모식도이다.
도 1을 참조하면, 먼저 동일한 건물 외벽에 대해 실화상 및 열화상을 취득한다. 그리고 실화상에서 벽체, 창문, 건물 외벽을 가리는 기타 물체, 배경으로 각각 영역을 구분한다. 실화상에서 벽체로 구분된 영역에 대해 해당 열화상에 의한 온도 분포를 파악하고, 그 벽체 영역의 온도 분포로부터 하자가 있는 열적 이상 부위를 추출하도록 구성된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템의 블록 구성도이다. 그리고 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실화상의 구분 결과의 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상의 온도 분포 및 임계 온도 설정에 관한 그래프이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 건물 외벽의 열적 이상 부위를 추출한 이미지의 예시도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템(100)은 실화상 카메라 모듈(101), 열화상 카메라 모듈(102), 실화상 데이터베이스(103), 영역 구분 모듈(104), 영역 마스크 부여 모듈(105), 스케일링 모듈(106), 외벽 온도 분포 파악 모듈(107), 임계 온도 자동 설정 모듈(108), 열적 이상 부위 추출 모듈(109)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
실화상 카메라 모듈(101)은 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성하도록 구성될 수 있다.
열화상 카메라 모듈(102)은 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성하도록 구성될 수 있다.
실화상 데이터베이스(103)는 건물 외벽의 실화상이 미리 저장되도록 구성될 수 있다.
영역 구분 모듈(104)은 실화상 카메라 모듈(101)에 의해 생성된 실화상의 영역을 벽체, 창문, 건물 외벽을 가리는 기타 물체 및 배경으로 각각 구분하도록 구성될 수 있다.
구체적으로는 영역 구분 모듈(104)이 먼저 합성곱 신경망 모델을 이용하여 실화상 데이버테이스(103)에 미리 저장된 실화상을 참조하여 영역 구분을 위한 학습을 수행하도록 구성될 수 있다.
그리고 영역 구분 모듈(104)이 실화상 카메라 모듈(102)에 의해 생성된 실화상으로부터 건물 외벽의 영역을 벽체, 창문, 건물 외벽을 가리는 기타 물체(차량, 실외기 등) 및 배경으로 각각 구분하도록 구성될 수 있다.
영역 마스크 부여 모듈(105)은 영역 구분 모듈(104)에 의해 구분된 각 영역에 대해 색인 정보를 포함하는 영역 마스크를 부여하여 표시하도록 구성될 수 있다. 색인 정보는 벽체, 창문, 건물 외벽을 가리는 기타 물체, 배경으로 각각 설정될 수 있다. 도 3은 이러한 건물 외벽을 의미론적으로 구분한 영상을 나타내고 있으며, 녹색 영역은 벽체이고, 주황색 영역은 창문 그리고 노란색 영역은 기타 영역으로 표시되어 있다.
스케일링 모듈(106)은 면적 보간 알고리즘을 적용하여 실화상 카메라 모듈(101)에 의해 생성된 실화상의 크기를 열화상 카메라 모듈(102)에 의해 생성된 열화상의 크기와 동일하게 조정하여 상호 대비하도록 구성될 수 있다.
일반적으로 열화상의 크기가 실화상에 비해 작게 생성되기 때문에 실화상을 열화상의 크기로 축소할 때 그 오류를 최소화할 수 있도록 스케일링 모듈(106)에서 면적 보간 알고리즘을 적용한다.
외벽 온도 분포 파악 모듈(107)은 스케일링 모듈(106)의 대비 결과 열화상에서 영역 마스크에 의해 벽체로 구분된 영역의 온도 분포를 파악하도록 구성될 수 있다.
외벽 온도 분포 파악 모듈(107)은 열화상에서 배경의 온도 분포를 제거하고 건물 외벽의 온도 분포를 파악하도록 구성될 수 있다.
외벽 온도 분포 파악 모듈(107)은 열화상에서 온도 히스토그램을 생성하고, 생성된 온도 히스토그램에 대해 커널 밀도 추정 알고리즘을 적용하여 온도 분포를 추정하도록 구성될 수 있다.
임계 온도 자동 설정 모듈(108)은 외벽 온도 분포 파악 모듈(107)에서 파악된 온도 분포를 분석하여 정상 영역과 이상 영역을 구분하기 위한 임계 온도를 자동 설정하도록 구성될 수 있다.
임계 온도 자동 설정 모듈(108)은 극대값 한계 계산부(108a), 극대점 선정부(108b) 및 하자 임계 온도 선정부(108c)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
먼저 극대값 한계 계산부(108a)는 하기 수학식 1에 따라 외벽 온도 분포 파악 모듈(107)에서 추정되는 온도 분포의 최대값
Figure 112020108900699-pat00001
으로부터 극대값 한계
Figure 112020108900699-pat00002
를 계산하도록 구성될 수 있다.
Figure 112020108900699-pat00003
여기서,
Figure 112020108900699-pat00004
는 0.05로 설정될 수 있다.
그리고 극대점 선정부(108b)는 극대값 한계
Figure 112020108900699-pat00005
보다 큰 온도 분포의 극대값 중에서 온도 분포의 빈도가 가장 큰 두 개의 극대점
Figure 112020108900699-pat00006
을 선정하도록 구성될 수 있다.
그리고 하자 임계 온도 선정부(108c)는 하기 수학식 2에 따라 두 개의 극대점 사이에서 온도 분포의 빈도가 가장 낮은 온도를 열적 이상 부위를 판단하기 위한 하자 임계 온도
Figure 112020108900699-pat00007
로 선정하도록 구성될 수 있다.
Figure 112020108900699-pat00008
열적 이상 부위 추출 모듈(109)은 임계 온도 자동 설정 모듈(109)에서 자동 설정된 임계 온도를 이용하여 벽체 중 열적 이상 부위를 추출하도록 구성될 수 있다.
구체적으로는 열적 이상 부위 추출 모듈(109)은 극대값 한계
Figure 112020108900699-pat00009
보다 큰 극대점이 하나만 존재하는 경우 열화상에 열적 이상 부위가 존재하지 않는 것으로 판단하며, 극대값 한계
Figure 112020108900699-pat00010
보다 큰 극대점이 둘 이상 존재하는 경우 하자 임계 온도
Figure 112020108900699-pat00011
이상 극대점
Figure 112020108900699-pat00012
이하의 온도 분포를 갖는 부위를 열적 이상 부위로 판단하도록 구성될 수 있다.
도 5에서는 실화상 및 열화상에서 벽 영역 1과 벽 영역 2에서 극대점을 각각 2개씩 추출하여 하자 영역을 찾아내는 것을 나타내고 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 실화상 카메라 모듈(101)이 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성한다(S101).
다음으로, 열화상 카메라 모듈(102)이 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성한다(S102).
다음으로, 외벽 온도 분포 파악 모듈(107)이 실화상 카메라 모듈(101)에 의해 생성된 실화상 및 열화상 카메라 모듈(102)에 의해 생성된 열화상을 이용하여 건물 외벽의 외벽 온도 분포를 파악한다(S103).
다음으로, 열적 이상 부위 추출 모듈(109)이 외벽 온도 분포 파악 모듈(107)에 의해 파악된 외벽 온도 분포를 이용하여 열적 이상 부위를 추출한다(S104).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
101: 실화상 카메라 모듈
102: 열화상 카메라 모듈
103: 실화상 데이터베이스
104: 영역 구분 모듈
105: 영역 마스크 부여 모듈
106: 스케일링 모듈
107: 외벽 온도 분포 파악 모듈
108: 임계 온도 자동 설정 모듈
109: 열적 이상 부위 추출 모듈

Claims (4)

  1. 건물 외벽을 촬영하여 실화상을 생성하는 실화상 카메라 모듈;
    상기 건물 외벽을 촬영하여 열화상을 생성하는 열화상 카메라 모듈;
    건물 외벽의 실화상이 미리 저장되는 실화상 데이터베이스;
    상기 실화상 데이터베이스에 미리 저장된 실화상을 참조하여 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상의 영역을 벽체, 창문, 상기 건물 외벽을 가리는 기타 물체 및 배경으로 각각 구분하는 영역 구분 모듈;
    상기 영역 구분 모듈에 의해 구분된 각 영역에 대해 색인 정보를 포함하는 영역 마스크를 부여하여 표시하는 영역 마스크 부여 모듈;
    면적 보간 알고리즘을 적용하여 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상의 크기를 상기 열화상 카메라 모듈에 의해 생성된 열화상의 크기와 동일하게 조정하여 상호 대비하는 스케일링 모듈;
    상기 스케일링 모듈의 대비 결과 상기 열화상에서 상기 영역 마스크에 의해 벽체로 구분된 영역의 온도 분포를 파악하는 외벽 온도 분포 파악 모듈;
    상기 외벽 온도 분포 파악 모듈에서 파악된 온도 분포를 분석하여 정상 영역과 이상 영역을 구분하기 위한 임계 온도를 자동 설정하는 임계 온도 자동 설정 모듈;
    상기 임계 온도 자동 설정 모듈에서 자동 설정된 임계 온도를 이용하여 상기 벽체 중 열적 이상 부위를 추출하는 열적 이상 부위 추출 모듈을 포함하고,
    상기 영역 구분 모듈은,
    합성곱 신경망 모델을 이용하여 상기 실화상 데이터베이스에 미리 저장된 실화상을 참조하여 영역 구분을 위한 학습을 수행하고, 상기 실화상 카메라 모듈에 의해 생성된 실화상으로부터 건물 외벽의 영역을 벽체, 창문, 상기 건물 외벽을 가리는 기타 물체 및 배경으로 각각 구분하도록 구성되고,
    상기 외벽 온도 분포 파악 모듈은,
    상기 열화상에서 상기 배경의 온도 분포를 제거하고 상기 건물 외벽의 온도 분포를 파악하도록 구성되고,
    상기 외벽 온도 분포 파악 모듈은,
    상기 열화상에서 온도 히스토그램을 생성하고, 생성된 온도 히스토그램에 대해 커널 밀도 추정 알고리즘을 적용하여 온도 분포를 추정하도록 구성되며,
    상기 임계 온도 자동 설정 모듈은,
    하기 수학식에 따라 상기 외벽 온도 분포 파악 모듈에서 추정되는 온도 분포의 최대값
    Figure 112022501068132-pat00019
    으로부터 극대값 한계
    Figure 112022501068132-pat00020
    를 계산하고,
    [수학식]
    Figure 112022501068132-pat00021

    여기서,
    Figure 112022501068132-pat00022
    는 0.05인 극대값 한계 계산부;
    상기 극대값 한계
    Figure 112022501068132-pat00023
    보다 큰 온도 분포의 극대값 중에서 온도 분포의 빈도가 가장 큰 두 개의 극대점
    Figure 112022501068132-pat00024
    을 선정하는 극대점 선정부;
    하기 수학식에 따라 상기 두 개의 극대점 사이에서 온도 분포의 빈도가 가장 낮은 온도를 열적 이상 부위를 판단하기 위한 하자 임계 온도
    Figure 112022501068132-pat00025
    로 선정하고,
    [수학식]
    Figure 112022501068132-pat00026
    로 구성되는 하자 임계 온도 선정부를 포함하도록 구성되고,
    상기 열적 이상 부위 추출 모듈은,
    상기 극대값 한계
    Figure 112022501068132-pat00027
    보다 큰 극대점이 하나만 존재하는 경우 상기 열화상에 열적 이상 부위가 존재하지 않는 것으로 판단하고, 상기 극대값 한계
    Figure 112022501068132-pat00028
    보다 큰 극대점이 둘 이상 존재하는 경우 상기 하자 임계 온도
    Figure 112022501068132-pat00029
    이상 상기 극대점
    Figure 112022501068132-pat00030
    이하의 온도 분포를 갖는 부위를 열적 이상 부위로 판단하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 열화상 및 실화상을 이용한 건물 외벽의 열적 이상 부위 판단 시스템.
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